Predictive Analytics Training in Moldova

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale inteligenței artificiale predictive.La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale AI predictiv și aplicațiile sale.
• Să colecteze, să curețe și să preproceseze datele pentru analiza predictivă.
• Să exploreze și să vizualizeze datele pentru a descoperi informații.
• Să construiască modele statistice de bază pentru a face predicții.
• Să evaluați performanța modelelor predictive.
• Aplicați conceptele de inteligență artificială predictivă la scenarii din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor DevOps de nivel intermediar care doresc să integreze inteligența artificială predictivă în practicile lor DevOps.La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze modele de analiză predictivă pentru a prognoza și a rezolva provocările din cadrul DevOps pipeline-ului.
• Să utilizeze instrumente bazate pe AI pentru o monitorizare și operațiuni îmbunătățite.
• Să aplice tehnici de învățare automată pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru pentru livrarea de software.
• Să conceapă strategii de inteligență artificială pentru rezolvarea proactivă a problemelor și pentru optimizare.
• Navigați printre considerentele etice ale utilizării IA în DevOps.

Vizualizare Furnizorii de servicii (CSP) se confruntă cu presiune pentru a reduce costurile și a maximiza veniturile medii pe utilizator (ARPU), asigurând în același timp o experiență excelentă a clienților, dar volumele de date continuă să crească. Traficul global de date mobile va crește la o rată anuală de creștere combinată (CAGR) de 78% până în 2016, ajungând la 10,8 exabite pe lună. Între timp, CSP generează volume mari de date, inclusiv înregistrări de detalii de apel (CDR), date de rețea și date despre clienți. Companiile care exploatează pe deplin aceste date câștigă un prag competitiv. Conform unui sondaj recent realizat de The Economist Intelligence Unit, companiile care folosesc deciziile bazate pe date se bucură de o creștere de productivitate de 5-6%. Cu toate acestea, 53% dintre companii folosesc doar jumătate din datele lor valoroase, iar un sfert dintre respondenți a observat că cantități imense de date utile nu sunt folosite. Volumele de date sunt atât de mari încât analiza manuală este imposibilă, iar cele mai multe sisteme software de moștenire nu se pot menține, ceea ce duce la descărcarea sau ignorarea datelor valoroase. Cu Big Data & Analytics’ software-ul de date mari de mare viteză, scalabil, CSP-urile pot minera toate datele lor pentru o mai bună luare a deciziilor în mai puțin timp. Diferite produse și tehnici oferă o platformă de software fin-to-end pentru colectarea, pregătirea, analizarea și prezentarea de înțelegeri din datele mari. Domeniile de aplicare includ monitorizarea performanței rețelei, detecția fraudelor, detecția clienților și analiza riscurilor de credit. Big Data & Scala produselor de analiză pentru a gestiona terabite de date, dar implementarea unor astfel de instrumente necesită un nou tip de sistem de bază de date bazată pe cloud, cum ar fi Hadoop sau procesorul de calcul paralel cu scară masivă (KPU etc.) Acest curs lucrează pe Big Data BI pentru Telco acoperă toate domeniile emergente în care CSP-urile investesc pentru creșterea productivității și deschiderea unui nou flux de venituri de afaceri. Cursul va oferi o imagine completă de 360 de grade a Big Data BI în Telco, astfel încât factorii de decizie și managerii pot avea o imagine foarte largă și cuprinzătoare a posibilităților Big Data BI în Telco pentru productivitate și câștiguri de venituri. Obiectivele cursului Obiectivul principal al cursului este de a introduce noi Big Data tehnici de inteligență a afacerilor în 4 sectoare de Telecom Business (Marketing/ Vânzări, Operațiuni de rețea, Operațiuni financiare și Relații cu clienții Management). Elevii vor fi invitați să urmeze:

• Introducere la Big Data-ce este 4Vs (volume, viteză, varietate și veracitate) în Big Data- Generație, extracție și management din perspectiva Telco
• Cum se diferențiază analiza de date de moștenire
• In-house justificare a Big Data -Perspectivă Telco
• Introducere la Hadoop Ecosistem- familiaritate cu toate Hadoop instrumente cum ar fi Hive, Pig, SPARC –când și cum sunt utilizate pentru a rezolva problema Big Data
• Cum Big Data este extras pentru a analiza pentru instrumentul de analiză-cum Business Analysis’s pot reduce punctele lor de durere de colectare și de analiză a datelor prin abordarea integrată Hadoop dashboard
• Introducere de bază a analizei Insight, analizei de vizualizare și analizei predictive pentru Telco
• Analiza clienților Churn și Big Data-cum Big Data analiza pot reduce churnul clienților și insatisfacția clienților în studiile de caz Telco
• Analiza eșecurilor de rețea și a eșecurilor de serviciu din meta-data rețelei și IPDR
• Analiza financiară-fraudă, vase și estimarea ROI din vânzări și date operaționale
• Problema achiziției clienților - Marketingul țintă, segmentarea clienților și vânzările transversale din datele de vânzare
• Introducere și rezumat al tuturor produselor analitice Big Data și unde se potrivesc în spațiul analitic Telco
• Conclusie-cum să luați o abordare pas cu pas pentru a introduce Big Data Business Intelligence în organizația dvs.

Publicul țintă

• Operarea rețelei, managerii financiari, managerii CRM și managerii IT de top în biroul Telco CIO.
• Business Analiștii din Telco
• Administratori de birouri / analisti CFO
• Manageri de operare
• Managerii QA

Public Dacă încercați să înțelegeți din datele pe care aveți acces la sau doriți să analizați datele nestructurate disponibile pe net (cum ar fi Twitter, Linked in, etc ...), acest curs este pentru dvs. Se adresează în special factorilor de decizie și persoanelor care au nevoie să aleagă ce date merită să fie colectate și ce merită analizat. Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, dar acești oameni vor beneficia de imaginea de ansamblu. Modul de livrare În timpul cursului, delegații vor fi prezentați cu exemple de lucru ale tehnologiilor cu sursă în mare parte. Prelegerile scurte vor fi urmate de prezentări și de exerciții simple de către participanți Conținutul și software-ul folosit Tot software-ul folosit este actualizat de fiecare dată când cursul este rulat, așa că verificăm cele mai noi versiuni posibile. Acesta acoperă procesul de obținere, formatare, prelucrare și analiză a datelor, pentru a explica modul de automatizare a procesului de luare a deciziilor cu învățarea în mașină.

R este un limbaj de programare liber-sursă pentru calculul statistic, analiza datelor și grafica. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic. R are o mare varietate de pachete de date mining.

R este un limbaj de programare fără limite pentru calcul statistici, analize de date și grafică R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic R are o mare varietate de pachete de date mining .

Analiza predictivă este procesul de utilizare a analizelor de date pentru a face predicții despre viitor Acest proces utilizează date împreună cu tehnicile de extragere a datelor, statistici și tehnici de învățare a mașinilor pentru a crea un model predictiv pentru prognoza evenimentelor viitoare În acest training instruit, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a construi modele predictive și pentru a le aplica seturilor mari de date pentru a prezice evenimentele viitoare pe baza datelor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați modele predictive pentru a analiza modelele din datele istorice și tranzacționale Utilizați modelarea predictivă pentru a identifica riscurile și oportunitățile Construiți modele matematice care captează tendințe importante Utilizați datele de la dispozitive și sisteme de afaceri pentru a reduce deșeurile, a economisi timp sau a reduce costurile Public Dezvoltatori Ingineri Experți în domeniu Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Avansele tehnologiilor și cantitatea din ce în ce mai mare de informații transformă modul în care se execută aplicarea legii. Provocările pe care Big Data prezintă sunt la fel de descurajante ca promisiunea Big Data . Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări; analiza eficientă este alta. În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța mentalitatea cu care să abordeze tehnologiile Big Data , să evalueze impactul lor asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activității infracționale și prevenirii criminalității. Studiile de caz de la organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume vor fi examinate pentru a obține informații despre abordările, provocările și rezultatele adoptării lor. Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Combinați tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a crea împreună o poveste în timpul unei investigații
• Implementați soluții industriale de stocare și prelucrare a datelor pentru analiza datelor
• Pregătiți o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese care să permită o abordare bazată pe date privind cercetarea penală

Public

• Specialiștii în aplicarea legii, cu pregătire tehnică

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Această sesiune de instruire bazată pe clasă va conține prezentări și exemple bazate pe computer și exerciții de studiu de caz de întreprins.

RapidMiner este o platformă software software de știință a datelor open source pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textului și analiza predictivă. În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să folosească RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelului predictiv. Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Instalați și configurați RapidMiner
• Pregătiți și vizualizați datele cu RapidMiner
• Validați modelele de învățare automată
• Mashup date și creează modele predictive
• Operaționalizează analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
• Depanarea și optimizarea RapidMiner

Public

• Cercetătorii de date
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Notă

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice care doresc să construiască modele de învățare automată folosind algoritmi precum GLM, Deep Learning și Random Forests. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați H2O.
.
• Creați modele de învățare automată folosind diferiți algoritmi populari.
• Evaluați modelele pe baza tipului de date și a cerințelor de afaceri.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modelele predictive utilizând capacitățile de învățare automată ale DataRobot'lui. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Încărcați seturile de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
.
• Construiți și antrenați modele pentru a identifica variabilele importante și pentru a atinge obiectivele de predicție.
.
• Interpretați modelele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
.
• Monitorizați și gestionați modelele pentru a menține o performanță optimizată de predicție.